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视频结构化技术，就是将视频内容（人、车、物、活动目标）的特征属性自动提取出来，并按照语义关系，采用目标分割、对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成人和计算机可理解的文本信息的技术，将非结构化视频变为有价值的结构化数据。在视频结构化所描述的内容方面，安防领域中重点关注的是：人员、车辆和行为。
人员结构化
人员结构化既可对人员的性别、年龄、表情、种族等特征范围进行检测，还可对人的衣着特征、是否戴眼镜、是否背包等信息进行结构化描述。
车辆结构化
车辆结构化除了对车辆的品牌型号、车身颜色、号牌、年检标等固有特征进行标识，也可对驾驶员的人脸以及是否系安全带、是否打手机等驾驶状态进行结构化描述。
行为结构化
行为结构化是在人员结构化基础上进行检索查询，对人体行为是否越界、徘徊、停留或聚集等多种行为特征进行描述，并结合人脸特征和GIS地图等信息，刻画出人员行动轨迹并进行分析研判。
视频结构化为安防发展带来的价值
视频结构化对海量视频内容进行特征提取和语义描述，再结合大数据分析和AI处理技术，将安防理解能力推向了更高智慧化水平，其带来的价值是多方面的。
视频查找速度极大提升
若给定一张目标照片，借助视频结构化系统从数百到上千小时的高清视频中查找嫌疑人目标，仅需秒级完成。这让工作人员从筛查视频监控的简单重复劳动中解脱出来，耗费人力更少，效率和准确度更高。
存储容量极大降低
视频结构化后需要存储的检索信息和目标数据，相较原视频数据量，可以节省90%以上的空间，极大缩减硬件成本开支。
深化视频数据价值利用
视频结构化系统为事前、事中、事后的布防布控、综合研判提供了数据基础，而且结构化的信息语义相通，实现语义搜索、以图搜图、轨迹还原等功能，让海量的安防监控视频安全数据发挥更大价值。
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